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一：核心点

• MCP概念：MCP（Model Context Protocol）是近期AI领域的一个热点，由Anthropic公司开源发布。它是一种标准化的工具箱，用于连接AI大模型与外部工具。
• 技术原理：MCP通过标准化协议，实现AI与外部工具如浏览器、文件系统、代码仓库等的自动化交互。每个MCP服务专注于特定类型的任务，并通过操作系统标准输入通道调用。
• 应用场景：MCP广泛应用于各种场景，包括但不限于文件操作、代码仓库管理、浏览器内容读取等，显著提高了工作效率。

二：关键结论

• 统一标准：MCP的最大优势在于整合了不同大模型的Function Call标准，形成了统一的协议，使得几乎所有主流大模型都能接入MCP。
• 高效便捷：通过MCP，用户无需手动处理截图或复制粘贴操作，AI可以直接访问和操作外部工具，极大地简化了工作流程。
• 灵活性强：MCP支持多种配置方式，无论是通过AI自动生成配置文件还是手动从GitHub粘贴配置，都能轻松实现工具的集成。

 

MCP可以理解是一段代码，这个代码可以是nodejs 也可以是python Java，代码在本地允许直接可以调用模型api，来满足我们任务和需求，并且根据不同的场景可以对接多个mcp service，来完成一个完整的任务

 

三：MCP 和 function call 的区别是什么

由于每家大模型厂商，有自己的function call， 每次缔结都需要单独处理，而且受限于sdk版本变化，对接繁琐，根据mcp的统一协议，会让使用方无需关注具体的funtion call，我们只需要根据统一的数据结构。就可以调用大模型的能力

 

四： 实战

基于cursor 使用mcp

安装cursor

直接最新版本

Cursor - The AI Code Editor

如何使用看看我之前的文章 AI程序员-Cursor的介绍和使用_cursor官网-CSDN博客

 

也可以在线更新版本

配置

先去github 生成一个token

Fine-grained Personal Access Tokens

 

安装nodejs

 安装nodejs  Node.js — 在任何地方运行 JavaScript  

 

在cursor配置mcp

 

{"mcpServers": {"github": {"command": "cmd","args": ["/c","npx","-y","@modelcontextprotocol/server-github"],"env": {"GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN": "xxx"}}}}

这里变绿说明配置好了

注意

如果不行，关闭cursor重启一下试试

 

 

使用

可以看到。直接根据对话，就把远程仓库和代码提交了

本质到底什么

其实就是调用了nodejs的程序，把命令给nodejs 就可以返回内容。大模型拿到接口返回的数据进行整理，按照对话的形式进行返回

 

 

根据对话的形式告诉大模型我需要创建操作，实际上，根据mcp协议，大模型会调用create_repository方法，实际上是通过本地的nodejs代码执行了这个方法

 

大模型调用接口返回了数据后。会分析是否创建成功，然后整理好回答结果

 

五： mcp服务整理

punkpeye/awesome-mcp-servers: A collection of MCP servers.